人工智能已遍及行业每个角落

时间：2022-04-07 21:09:01 | 来源：行业动态

时间：2022-04-07 21:09:01 来源：行业动态

Havens的团队使用机器学习来追踪不同供应商报告他们库存产品的准确度；这些数据可能是错误的，因为没有足够频繁地进行更新，或者因为没有提供准确的报告。他说，这个机器学习系统已经将商品拒收率降低了一半，从而使Jet.com更好地了解其供应链的情况。

挡风玻璃更换服务提供商Autoglass也在其手机应用中使用图像识别功能，这样客户就会知道是否可以修复或者需要更换掉挡风玻璃上的芯片。客户想了解成本情况，但Autoglass知道某个商店是否可以从库存中进行替换，或者需要订购挡风玻璃并在到货时安排配件。该应用每周处理2500幅图像的准确度超过80％，该公司正在考虑使用这个应用来评估维修或更换后是否需要重新校准高级驾驶员辅助系统。

PureCars公司首席执行官Sam Mylrea表示，汽车经销商正在转向使用AI来决定库存那些车型以及向哪些群体进行推广。不变库存每个月都会花费数百美元的利息。通过使用AI，经销商可以根据消费者行为和过去的购买模式更好地了解库存哪些车型。凭借这些洞察力，他们可以在适当的时间使用个性化的营销宣传来精准给客户。

AI还可以用于农业和食品加工业。中国酿酒商长城葡萄酒公司使用气象站和农药监测器为预测分析提供动力，分析何时处理葡萄以及何时准备收获。微软正在为小型农场主开发物联网精准农业系统，该系统使用机器学习来预测何时需要水作物或撒石灰来提高土壤的pH值。Bhler的LumoVision谷物分选系统使用图像识别功能除掉的污染谷物是传统机械的2倍。酿造啤酒厂和奶制品厂也可以通过更快地处理传入物料，预测什么时候要准备好一批啤酒或奶酪，来提高产量和缩短生产时间，使用相同的设备更快速处理下一批次。

物流公司RR Donnelley使用天气、交通预测和运输工作历史记录建立了一个机器学习模型，对成本进行更精准的估算，构建该系统的成本在第一个月就回本了，在第一个季度订单量增加了4%。此外，丰田汽车很快会给亚马逊的仓库机器人制造一些竞争压力，它正在考虑使用AI来训练能够识别模式的调色板无人机，了解工厂车间的布局和流程，以群体的形式进行工作，可以自行决定使用哪种类型的机器人来移动每个负载。

使业务引擎更加智能

所有这些项目的共同点，是对最基本的业务领域之一的看法是在不断变化的。传统上来说，库存和供应链被视为成本中心，毕马威国家数据和分析领导负责人Ammon Matsuda表示：但实际上这是一个让事情井井有条让目标实现的引擎。

通过使用AI来提高供应链的灵活性，这在让成本中心转变为赋能的角色基础上更近了一步，特别是在当今充满挑战的市场中。Matsuda认为：至关重要的是对波动性有更加灵敏的反应，处理比过去更多的产品变化，应对比以前更多的渠道。

他预测，目前AI人工智能工具已经及大地推动了库存管理，未来只会力度更大。想想机器人能够为有形库存管理能做的的工作。不仅仅是在仓库中，你会看到机器人将进入一个复杂的环境，比如穿过商店，抓取产品，检测需要补货的地方，或者产品没有放在货架上，所以你必须让机器学习知道，哪个标签是放在哪个位置的。

AI有助于缩短库存周期，适用于像新鲜农产品等保质期较短的产品。Matsuda说，那些知名公司正在研究如何部署机器学习功能，来预测一棵卷心菜是还有多长时间保质期，以便他们在卷心菜变质之前了解这批蔬菜应该在供应链的什么位置。

他也在更为谨慎地使用AI来预测需求变化，因为消费者模式可能发生不可预测的变化，机器学习不一定能够应对这些变化。你需要有一个相当不错的需求历史来感知模式，并给出合理而有效的预测，以便你可以调整供应链。机器学习在复制人类一贯行为方面非常出色，但在对全新情况和观察做出反应时非常糟糕，所以如果我们能够推断出人类可以做什么，机器学习是表现不错的，但是我们正式因为扩展和速度带来的各种挑战，才使用机器学习模型的。

Matsuda建议，机器学习在供应链预测方面的真正优势比揭示人类行为的秘密更加平淡无奇。好处实际上就是让企业做出更合理的决定。